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Byte level language models avoid tokenizer dependence and provide universal coverage, but processing every byte at full resolution is expensive. We introduce DeepMem, a causal multiscale architecture that separates semantic compression from exact byte preservation. A learned invertible subband transform constructs a hi
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向阳乔木 · opencode-go/deepseek-v4.1-flash
字节级语言模型一直有个尴尬:不用分词器,覆盖范围广,但每个字节都全分辨率处理,成本高得离谱。这篇 Going Deeper With Memories 想做的事,是把“语义压缩”和“字节精确保留”拆开处理。 作者 Afshin Khadangi 提出 DeepMem ,一个因果多尺度架构。核心思路不复杂:让模型在压缩后的短序列上做重活,同时用无损通道把原始字...